본 연구는 조사연구의 과정에서 활용 가능한 공간분석의 유용성을 지리정보시스템(GIS)과 공간적 이질성을 고려하는 지리적 가중 회귀분석(GWR)을 통해 탐색한다. 많은 사회현상은 공간적 차원을 포함하고 있으며, GIS, GPS 단말장치, 온라인 위치기반 서비스의 발달로 위치정보의 수집과 활용이 용이해짐에 따라 조사연구의 과정에서 공간정보를 활용하는 분석이 이전보다 훨씬 더 용이해지고 있다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석은 공간적 의존성을 분석하지 못한다. GWR 분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법으로서, 공간적으로 근접한 사례들은 유사성을 가진다는 가정에 따라 지리적 가중함수를 활용한다. A 기초자치단체 주민들을 대상으로 한 조사연구 자료를 공간정보와 결합시킨 후 간단한 행정만족도 모형을 추정해 본 결과, 지리적 가중 회귀분석은 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시키는 것으로 나타났다. GWR 결과를 GIS와 결합시켜 독립변수 효과의 공간적 변이를 시각화시켜 봄으로써, 변수들의 효과와 관계를 더 자세하고 풍부하게 이해할 수 있다. 나아가서 이 기법은 특정 변수의 효과가 예외적으로 낮거나 높은 지역을 더 쉽게 밝혀냄으로써 정책방안을 모색하는 데에도 유용하게 활용될 수 있다.
본 연구는 우리나라 패션산업의 집중이 강하게 나타나고 있는 수도권 지역을 대상으로 패션산업의 공간분포를 파악하고, 그 특성을 분석한다. 특히, 우리나라 패션산업을 기존의 노동집약적인 저수익의 봉제의류산업에서 디자인을 통한 고부가가치 창출이 가능한 지식기반산업으로 전환시키고자 하는 상황에서 우리나라 패션산업이 집중되어 있는 서울의 패션제조업 분포에 지식기반산업들이 보이는 특성이 나타나는가에 초점을 두고 분석하였다. 이를 위하여 공간적 자기상관 분석을 이용하여 직능별 패션산업의 공간적 군집여부를 탐색하고, 그 분포양상을 바탕으로 수도권 패션산업의 클러스터를 구분 짓고 그 특성을 파악하였다. 또한 직능 간 연계성을 파악하기 위하여 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 직능별 패션산업의 공간적 군집 형성에 영향을 주는 타 직능 변수와의 관계식을 도출하였다.
장수인구의 공간적 분포 패턴과 지역적 장수요인을 파악하고자 하는 국내의 기존 연구들은 대부분 확증적(confirmatory) 접근 방식을 지향하고 있다. 또한 대다수의 연구자는 통계자료의 가용성에 의존하거나 임의적인 분석 공간 단위를 설정하고 있다. 이러한 연구 방식은 특히 장수 현상이 가지는 공간적인 특성을 충분히 반영하지 못하며 수정 가능한 공간 단위(MAUP) 문제에서도 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 인구통계 자료를 이용한 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA)을 통해 장수인구의 공간적 분포 패턴에 관한 공간적 자기상관의 발생여부를 파악 하고자 하였다. 이와 병행하여 상이한 분석 공간 단위 사이에서 발생할 수 있는 수정 가능한 공간단위문제(MAUP)에 대한 평가를 수행 하였다. 공간적 자기상관의 발생 여부 파악을 위해 시군구와 읍면동의 상이한 공간단위에 대한 장수 인덱스를 산출하여 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran'I 분석을 수행 하였다. 또한 Getis-Ord Gi*를 이용하여 공간적 Hot Spot 과 Cold Spot 을 파악하였다. 연구결과 시군구와 읍면동의 모든 공간단위에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 자기상관과 장수인구 군집 지역(Hot spot 과 Cold spot)이 존재 하는 것으로 나타났다. 또한 시군구와 읍면동의 상이한 공간 단위에서 산출된 전역적(Global) 공간적 자기상관 지수와 국지적(Local) 공간 클러스터의 값에 차이가 발생하였는데 이는 MAUP의 Scale Effect로 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 고령화로 인해 필연적으로 증가하게 될 장수에 대한 연구 시 연구자는 현상이 포함하는 공간적 차원을 고려하여야 하며 MAUP으로 인해 심각한 정보의 오류를 범할 수 있다는 점을 시사한다.
전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.
본 논문에서는 Rural Postman Problem(RPP) 해법을 위한 Iterative Local Search(ILS) 알고리즘을 제안한다. ILS 알고리즘은 초기해를 여러 번 생성하여 탐색 시작점을 달리하는 방법으로, 초기해의 설정 방법에 따라 알고리즘의 성능이 크게 좌우되는 Local Search(LS) 알고리즘의 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 LS 알고리즘과 ILS 알고리즘을 18개의 RPP 문제에 적용하고 그 성능을 분석한다. 실험 결과에서는 ILS 알고리즘이 각각 다른 탐색 시작점에서 해 공간을 탐색함으로서 LS에 비해 좋은 해를 찾을 수 있음을 알 수 있었다.
정신장애인의 삶의 공간을 시설에서 지역사회로 전환하려는 탈시설화는 사회복지영역에서 인권과 복지라는 근대 이념을 실질적으로 구현하려는 대표적 노력이다. 이러한 이념 구현 노력은 탈시설화가 작동하는 현장인 현대사회의 사회적 공간에 대한 구체적 분석이 더해짐으로써 그 가능성과 적실성을 더 할 것이다. 이에 본 연구는 탈시설화가 구현되는 사회적 공간에 대한 구체적 분석을 통해, 인권과 복지와 같은 이념적 차원이나 탈시설화 구현의 조건 및 환경에 관한 정책 차원에서 진행된 기존 논의를 사회적 맥락으로 확장하여 조명한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 본 논문은 우선 탈시설화와 관련된 기존 논의들을 정리하고 본 논문의 주요 분석 관점인 후기근대 사회적 공간에 대한 이론들을 살펴본다. 그리고 이를 토대로 이러한 후기근대의 사회공간의 성격이 정신장애인의 탈시설화와 맞물릴 때 어떠한 현상들이 나타나는지를 탐색적으로 살펴본다. 마지막으로 후기 근대공간에서 정신장애인의 탈시설화의 구현 노력과 관련된 연구의 함의를 제시한다.
본 논문은 에이전트 기반의 시뮬레이션을 이용하여 최적의 카메라 배치 방법을 제안한다. 공간 중요도를 분석하고 공간을 효율적으로 커버하기 위해, 공간분류와 이동하는 사람의 패턴 분석기반으로 에이전트 기반의 시뮬레이션을 수행하였다. 에이전트 기반의 카메라 배치 기법은 카메라 성능뿐만 아니라 경로탐색 알고리즘으로부터 추출한 공간 중요도를 고려하여 개발하였다. 이 기법은 설치비용을 고려하여 최적의 카메라 수를 결정할 뿐만 아니라 카메라의 위치와 방향을 조정한다는 것을 보인다. 제안한 방법을 검증하기 위해 시뮬레이션 결과를 실제 영상과 비교하였으며, 특정 공간에서 시뮬레이션한 실험 결과를 보인다.
이 연구에서는 HTML5 canvas를 활용하여 시각화 도구와 사용자와의 동적 상호작용을 지원하는 웹 기반의 시각적 공간 분석 환경을 설계하고 구현하였다. 분석 환경은 군집지도, 애니메이션 지도, 시간적 평행좌표 그림, 시계열 히트 맵 차트와 같은 시각화 도구로 구성되어 있다. 분석환경에서는 동일한 군집으로 분류된 지역의 속성 변화를 살펴볼 수 있는 다중창 배열과 선별적 강조를 기반으로 하는 패턴 탐색이 가능하다. 그리고 크로스 브라우저를 지원하기 때문에 다양한 정보 기기를 사용하는 컴퓨팅 환경에서도 활용할 수 있다.
본 연구에서는 최근 들어 그 중요성이 부각되고 있는 도시공간의 보행환경 평가와 관련하여 지역의 보행친화도와 물리적 사회경제적 특성과의 상관관계를 공간통계학적 측면에서 분석 하였다. 이를 위해 부산광역시의 2개 구의 보행성 지수(Walkability Index)를 정량적으로 산출하였고 이에 대한 전역적 국지적 공간 자기상관 측정을 수행하였다. 또한 Walkability Index에 대해 도시환경 변수와의 상관성을 파악하기 위해 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 수행하였다. 연구결과 연구지역의 Walkability Index에서 통계적으로 유의한 수준의 공간 자기상관 수치와 군집이 도출되었다. 또한 GWR 분석결과 OLS(Ordinary Least Square Regression, 이하OLS) 회귀모형보다 통계적으로 개선된 추론이 가능 하였으며, 보행 환경변수에 대한 국지적 수준의 영향관계를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과들은 지역의 보행환경 평가 및 그와 연관된 환경변수의 탐색 시 공간 통계학적 접근이 효과적일 수 있음을 시사한다.
관광정보는 관광 목적지 선택이나 이미지 형성과 관련하여 그 중요성이 점차 증가하고 있으며, 이러한 중요성과 더불어 정보과잉으로 인한 문제점 역시 대두되고 있다. 정보과잉 현상은 관광자들의 정보에 대한 인지와 감정, 태도에 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구는 관광자들의 정보과잉 인식이 그들의 정보관련 감정 및 태도, 정보탐색 노력에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 자료의 수집은 한국의 서울과 중국의 서안 도심 공공공간에서 진행되었으며, 총 438부의 유효한 설문을 확보하여 분석을 진행하였다. 분석은 정보과잉관련 5개의 가설을 수립한 후, 확인적 요인분석, 상관관계 분석, 구조방정식 모형을 이용하였다. 주요 연구결과 관광자들의 정보과잉 인식은 관광자들의 감정과 태도, 정보탐색 노력에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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